本文關鍵詞：基于TLD算法的加油錐套跟蹤　出處：《應用光學》2016年03期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對自主空中加油對接階段錐套跟蹤問題,提出了一種基于tracking-learning-detection(TLD)的錐套跟蹤算法。該算法將加油錐套的跟蹤任務分解成跟蹤、學習、檢測3個部分。跟蹤模塊在LK光流法的基礎上添加跟蹤失敗自檢測,篩選出好的跟蹤點,跟蹤加油錐套;檢測模塊構建級聯(lián)分類器,對滑動窗遍歷得到的圖像塊進行分類并返回含有目標的圖像塊,融合跟蹤模塊的跟蹤框,給出最終跟蹤結果;學習模塊引入P-N約束修正錯誤樣本并學習更新檢測模塊。利用Creator/Vega Prime軟件對空中加油進行視景仿真,在視景仿真視頻上測試錐套跟蹤算法。結果表明:TLD算法跟蹤加油錐套成功率達95.5%,處理每幀平均耗時31.4ms,能夠滿足加油錐套跟蹤魯棒性、準確率、實時性的要求。
[Abstract]:A conical sleeve tracking algorithm based on tracking-learning-detection (TLD) is proposed to track the conical sleeve tracking in the autonomous air refueling docking stage. The algorithm decomposes the tracking task of the refueling cone into 3 parts: tracking, learning and detecting. The tracking module add tracking failure self detection based on LK optical flow method, selection of good tracking, tracking the refueling drogue; construction of cascade classifier to classify the image detection module, block sliding window traversal obtained and returns the image block containing target tracking module, fusion tracking frame, gives the final tracking result; learning the introduction of P-N module constraint error samples and study the change detection module. The Creator/Vega Prime software is used to simulate the aerial refueling, and the cone tracking algorithm is tested on the visual simulation video. The results show that the success rate of TLD algorithm tracking fuel cone is 95.5%, and the average time consuming for each frame is 31.4ms, which can meet the requirements of tracking robustness, accuracy and real-time.
【作者單位】： 空軍工程大學航空航天工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61473307) 空軍工程大學優(yōu)秀博士論文扶持基金(KGD081114006)
【分類號】：TP391.41;V279
【正文快照】： 引言無人機的出現(xiàn)深刻地改變了現(xiàn)代作戰(zhàn)方式,但受攜帶燃油量限制,其作戰(zhàn)效能得不到充分發(fā)揮。而自主空中加油技術可以延長無人機留空時間,擴大作戰(zhàn)半徑,增加有效載荷,充分發(fā)揮了無人機的優(yōu)勢[1]。目前空中加油主要有硬式(探針式)和軟式(插頭-錐套式)兩種方式。硬式加油速度快

【相似文獻】

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1 石超;薛建平;董新民;劉嬌龍;;空中加油錐套支柱數(shù)對穩(wěn)定傘阻力系數(shù)影響研究[J];飛行力學;2014年04期

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1 張仕明;軟式空中加油管收放過程動力學分析與優(yōu)化[D];南京航空航天大學;2014年

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本文編號：1345302